RNA3D结构预测是一个长期存在的挑战。受最近蛋白质结构预测领域突破的启发，南开大学、山东大学以及北京理工大学的研究团队开发了trRosettaRNA，这是一种基于深度学习的自动化RNA3D结构预测方法。trRosettaRNA流程包括两个主要步骤：通过transformer网络进行1D和2D几何形状预测；以及通过能量最小化进行的3D结构折叠。基准测试表明trRosettaRNA优于传统的自动化方法。在CASP15和RNA-Puzzles实验的盲测中，对天然RNA的自动trRosettaRNA预测与人类的顶级预测具有竞争力。当通过均方根偏差的Z分数进行测量时，trRosettaRNA的性能也优

小羊驼团队的新研究火了。他们开发了一种新的解码算法，可以让模型预测100个token数的速度提高1.5-2.3倍，进而加速LLM推理。比如这是同一个模型（LLaMa-2-Chat7B）面对同一个用户提问（苏格拉底采用了哪些方法来挑战他那个时代的主流思想？）时输出回答的速度：左边为原算法，耗时18.12s，每秒约35个token；右边为该算法，耗时10.4s，每秒约60个token，明显快了一大截。简单来说，这是一种并行解码算法，名叫“LookaheadDecoding” （前向解码）。它主要利用雅可比（Jacobi）迭代法首次打破自回归解码中的顺序依赖性 （众所周知，当下大模型基本都是基于自回

指数平滑法简介指数平滑法（ExponentialSmoothing）是一种时间序列分析方法，用于处理时间序列数据的平滑和预测。它的核心思想是基于过去的观测值来预测未来的值，同时对过去的数据赋予不同的权重，最近的观测值被赋予更大的权重，从而捕捉到时间序列的趋势和季节性模式。指数平滑法的参数有3个——alpha、beta、gamma，分别对应数据、趋势、季节性。注意：参数值可以手动设定，参数值越大则模型越看重近期数据。若不设定参数，则软件会根据最大似然法计算得出参数值。一次指数平滑法不考虑趋势与季节性，因此参数仅有alpha。二次指数平滑法在一次的基础上进一步考虑了趋势，因此参数为alpha和be

 本案例适合理工科。承接上一篇的硬核案例：Python数据分析案例24——基于深度学习的锂电池寿命预测本次案例类似，只是进一步拓展了时间序列预测到多变量的情况。上一个案例的时间序列都是只有电池容量一个特征变量，现在采用多个变量进行神经网络模型的构建。案例背景海上风电是最佳很热门的工程，准确预测自然很重要。本次简单使用一些常见的神经网络进行预测效果对比。(试试手的小案例)数据集有很多特征，如下：V是风速，D是风向，还有什么空气湿度balabala一堆特征，最后的一列是电功率。 代码准备和上一篇案例差不多，都是有大量的自定义函数。首先导入包，importosimportmathimporttime

一文搞懂——多元线性回归分析回归分析定义回归的使命回归分析的分类数据的分类数据的收集线性回归对于线性的理解回归系数的解释核心解释变量和控制变量四类模型回归系数的解释特殊的自变量：虚拟变量X含有交互项的自变量回归实例题目Stata解决第一步：数据的描述性统计第二步：回归分析——第一问第三步：标准化回归系数——第二问异方差-多重共线性与逐步回归扰动项异方差检验异方差假设检验(BP检验)怀特检验解决异方差多重共线性通俗的讲检验多重共线性多重共线性处理方法逐步回归分析回归分析定义回归的使命第一、识别重要变量判断哪些X变量是同Y真的相关，哪些不是。第二、判断相关性的方向判断这些有用的X变量同Y的相关关系

自回归(AR)模型是统计和时间序列模型，用于根据数据点的先前值进行分析和预测。这些模型广泛应用于各个领域，包括经济、金融、信号处理和自然语言处理。自回归模型假设给定时间变量的值与其过去的值线性相关，这使得它们可用于建模和预测时间相关数据。自回归(AR)模型的定义和意义自回归模型（通常缩写为AR模型）的核心是一种统计和数学框架，用于分析和预测随时间变化的数据。它假设变量在任何给定时间的值都线性依赖于其先前的值。换句话说，自回归模型旨在捕获和量化变量的过去对其现在和未来的影响。自回归模型的意义在于其通用性和适用性。他们受雇于各个领域，包括经济、金融、气象、工程和自然语言处理。这些模型提供了一种系统

目录引言数据格式运行代码 Holt-Winters模型主体程序入口参数讲解开始训练预测结果 引言话不多说上来先上预测精度分析图,其中MAE的误差大概在0.11,以下数据均是预测未知数据，而不是训练数据的预测图。 开始之前我们先来简单了解一下Holt-Winters模型Holt-Winters模型，也称为三重指数平滑模型，是一种经典的时间序列预测模型，用于处理具有趋势和季节性的时间序列数据。Holt-Winters模型基于指数平滑法，通过对历史数据进行加权平均来预测未来的值。它使用三个指数平滑系数来估计未来的趋势、季节性和平稳项，从而可以对未来的值进行预测。Holt-Winters模型的三个指数

分类预测|Matlab实现基于DBN-SVM深度置信网络-支持向量机的数据分类预测目录分类预测|Matlab实现基于DBN-SVM深度置信网络-支持向量机的数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.利用DBN进行特征提取，将提取后的特征放入SVM进行分类实现组合预测。图很多，包括混淆矩阵图、预测效果图，DBN是深度置信网络,相比于CNN更为新颖。2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。3.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图，运行环境matlab2018b及以上。4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思

在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等。这些

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着技术的发展，人工智能的研究也在不断推进。那么对于人工智能的预测能力，有没有一个客观的评价标准呢？本文将从宏观上介绍一些人工智能的基础知识，然后通过具体案例讲述人工智能预测能力的研究现状及其局限性。首先，我们知道什么是预测能力。所谓预测能力就是一个系统或模型对未知数据进行分析、判别、预测等行为，并达到较高准确率，更准确地反映出该数据特征的能力。换句话说，预测能力是指可以用数据驱动的方式分析、预测和决策，以达到预期效果。而预测能力，就是人工智能发展的一个重要标志之一。关于人工智能的研究，目前已经取得了长足的进步，比如认知科学领域的深度学习技术（DeepLea